(57)【要約】【課題】  多大な時間を必要とすることなく、高解像度で室内のイオン濃度分布を予測することができるイオン濃度分布シミュレーション方法を提供する。【解決手段】  室内の気流分布と、室内に設けられたイオン発生源から各時刻に放出されるイオン量とを流体解析手段に入力して計算することにより、イオン発生開始から所定時間後の室内のイオン濃度分布を予測するイオン濃度分布シミュレーション方法に関する。流体解析手段に入力する上記イオン量を、各時刻においてイオン発生源から放出されたイオンがイオンに固有の減少特性にしたがって時間と共に減少して上記所定時間後に室内に存在するイオン量とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内の気流分布と、室内に設けられたイオン発生源から各時刻に放出されるイオン量とを流体解析手段に入力して計算することにより、イオン発生開始から所定時間後の室内のイオン濃度分布を予測するイオン濃度分布シミュレーション方法において、流体解析手段に入力する上記イオン量を、各時刻においてイオン発生源から放出されたイオンがイオンに固有の減少特性にしたがって時間と共に減少して上記所定時間後に室内に存在するイオン量とすることを特徴とするイオン濃度分布シミュレーション方法。
【請求項２】
請求項１に記載のイオン濃度分布シミュレーション方法で予測された室内のイオン濃度分布と、室内の気流分布と、上記室内に分布させたウィルスの位置情報とを流体解析手段に入力してウィルスの各時刻における位置を計算し、計算されたウィルスの位置とその位置でのイオン濃度とイオン濃度に対するウィルスの除去率の関係に基づいて個々のウィルスの存滅を計算し、室内に浮遊するウィルスの除去効果を予測することを特徴とするウィルス除去効果シミュレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イオン発生機能付き空気清浄器など、室内に設置されるイオン発生源から放出されるイオンの濃度分布を予測するイオン濃度分布シミュレーション方法に関するものであり、またこのように予測されたイオン濃度分布から、イオンによるウィルスの除去効果を予測するウィルス除去効果シミュレーション方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
イオン発生機能付き空気清浄器など、室内にイオンを放出させてイオンによるウィルス不活性化の効果により、室内に浮遊するウィルスを除去するようにした機器が各家庭に普及しつつある。このような機器において、その性能を改善等するために、放出されるイオンによるウィルスの除去効果を評価する必要がある。ここで、あるイオンによるウィルスの除去率は、そのイオンの濃度に依存して決まるものであり、イオン濃度とウィルスの除去率との関係は、実験室内において閉鎖空間を作製して行なわれるワンパス試験などの試験により実測して得ることができる。しかし、室内に放出されたイオンは、室内のイオン濃度分布や気流分布に従って室内に拡散して輸送され、室内において刻々と変化するイオン濃度分布を示す。従って室内でのイオン濃度分布を把握しなければ、ウィルスの除去効果を評価することはできない。
【０００３】
ここで、室内のイオン濃度は、イオンカウンタなどの計測器を用いて実測することができるが、計測器による実測では室内の測定箇所数が限られ、室内全体の濃度分布を把握するほどの高解像度の測定結果を得ることは難しい。また仮に室内のイオン濃度分布を実測したとしても、室内にウィルスを撒いてその除去効果を確認することは、生物学的に危険であるので、ウィルスの除去効果を実測により評価することは事実上不可能である。
【０００４】
そこで、室内の気流分布とイオン発生源から放出されたイオンの量とから、室内のイオン濃度分布をコンピュータ上でシミュレーションして求め、このイオン濃度分布と、イオン濃度とウィルスの除去率との関係のデータとから、室内に浮遊するウィルスの除去効果を予測するシミュレーションを行なうことが検討されている。
【０００５】
そして室内のイオン濃度分布をシミュレーションにより予測する方法についての、公知の技術は不知であるが、工場建屋内の粉塵濃度分布を気流シミュレーションにより予測するようにした特許文献１と同様な方法で、イオン濃度分布をシミュレーションすることが考えられる。
【０００６】
すなわち、まず室内の形状や大きさなどに関する室内データと、イオン発生源から吐出される風量データとから、気流分布シミュレーションを実施し、室内の気流分布を予測して三次元の気流分布のモデルを求め、イオン発生源から放出された個々のイオンのデータを、この予測された気流分布のモデルに入力してシミュレーションを実施することによって、気流に乗って拡散するイオンの室内でのイオン濃度分布を予測することができるものである。
【特許文献１】特開平１１−０６３６２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、イオン発生源から放出されたイオンは時間と共に減少する固有の減少特性を有する。すなわち、ある時刻にイオン発生源から発生したイオンは、図２のグラフに実線曲線Ｌ１で示すように、時間の経過に従って電気的に中和されて徐々に減少し、ある一定時間が経過すると、上記の時刻に発生したイオンの残存量はほぼゼロになる。
【０００８】
このようにイオン発生源から放出されたイオンの量は時間と共に減少するので、室内に存在するイオンの量は、時々刻々と減少するイオン量を各時刻ごとに計算することによって求める必要がある。従って、イオン濃度分布のシミュレーションを行なうにあたって、各時刻ごとのイオンの減少量の計算をする必要があるために、計算量が膨大となってこの計算に多大な時間を必要とし、コンピュータの性能向上が著しい今日においても、実用的であるとはいえない。
【０００９】
本発明は上記の点に鑑みてなされたものであり、多大な時間を必要とすることなく、高解像度で室内のイオン濃度分布を予測することができるイオン濃度分布シミュレーション方法を提供することを目的とし、またこのように予測したイオン濃度分布に基づいて、生物学的に安全にウィルス除去効果を評価することができるウィルス除去効果シミュレーション方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の請求項１に係るイオン濃度分布シミュレーション方法は、室内の気流分布と、室内に設けられたイオン発生源から各時刻に放出されるイオン量とを流体解析手段に入力して計算することにより、イオン発生開始から所定時間後の室内のイオン濃度分布を予測するイオン濃度分布シミュレーション方法において、流体解析手段に入力する上記イオン量を、各時刻においてイオン発生源から放出されたイオンがイオンに固有の減少特性にしたがって時間と共に減少して上記所定時間後に室内に存在するイオン量とすることを特徴とするものである。
【００１１】
本発明の請求項２に係るウィルス除去効果シミュレーション方法は、請求項１に記載のイオン濃度分布シミュレーション方法で予測された室内のイオン濃度分布と、室内の気流分布と、上記室内に分布させたウィルスの位置情報とを流体解析手段に入力してウィルスの各時刻における位置を計算し、計算されたウィルスの位置とその位置でのイオン濃度とイオン濃度に対するウィルスの除去率の関係に基づいて個々のウィルスの存滅を計算し、室内に浮遊するウィルスの除去効果を予測することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明に係るイオン濃度分布シミュレーション方法によれば、流体解析手段に入力する上記イオン量を、各時刻においてイオン発生源から放出されたイオンがイオンに固有の減少特性にしたがって時間と共に減少して上記所定時間後に室内に存在するイオン量とするため、時々刻々と減少するイオンの減少量を計算する必要なくシミュレーションを行なうことができ、多大な時間を必要とすることなく、実測する場合に比較して高解像度で室内のイオン濃度分布を予測することができるものである。
【００１３】
また本発明に係るウィルス除去効果シミュレーション方法によれば、室内にウィルスを撒いてその除去効果を確認するような必要がなくなり、生物学的に安全にウィルスの除去効果を高解像度に評価することができるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態を説明する。
【００１５】
図１は本発明の実施の形態の一例におけるシミュレーション処理の概要を示すフローチャートであり、図１に従ってシミュレーション処理の流れを説明する。
【００１６】
まず、解析対象となる部屋１の室内データＤ１と、イオン発生源２となる空気清浄器などから吹き出される風の風量データＤ２を元にして、コンピュータ上で気流分布シミュレーションＳ１を実施し、室内の気流分布Ａ１を計算する。ここで、室内データＤ１は、部屋１の形状、寸法、及び室内でのイオン発生源２の位置などのデータからなるものであり、また風量データＤ２は、イオン発生源２から吹き出される風の単位時間当たりの量及び風向きなどのデータからなるものである。尚、室内は密閉された空間であり、室内の風はイオン発生源２からのみ発生するものとしている。また本発明においてイオンとは、荷電した原子や原子団は勿論、水の微細粒子など粒子が帯電して電荷を帯びているものなども含むものであり、プラスイオンであっても、マイナスイオンであってもいずれでもよい。
【００１７】
コンピュータにおいてＳ１の流体解析を行なう流体解析手段には、連続の式及びナビエ・ストークス（Navier-Stokes）の方程式が基礎式として登録されており、これらを有限体積法を用いて離散化し、室内データＤ１と風量データＤ２をデータ解析処理して、全ての式を満足する解を求めることによって、気流分布シミュレーションＳ１を実施して室内の気流分布Ａ１を計算することができるものである。ここでは、イオン発生源２が一定の風量の風を吹き出し続けているものとしているので、流体解析手段としては定常計算を行ない、定常状態の気流分布を求める。
【００１８】
このようにして室内の気流分布Ａ１を求めることによって、室内の三次元の気流分布のモデルを得ることができる。そしてこの室内の気流分布のモデルに、イオン発生源２から放出され室内に存在するイオン量のデータＤ３を入力し、流体解析を行なうことによって、室内のイオン濃度分布シミュレーションＳ２を実施する。コンピュータのＳ２の流体解析を行なう流体解析手段には、物質の拡散方程式と輸送方程式が登録されており、室内の気流分布Ａ１とイオン量のデータＤ３を輸送方程式で解析処理し、イオン発生源２から放出されたイオンが輸送方程式に従って拡散し輸送されるものとして計算することによって、シミュレーションＳ２を実施して室内のイオン濃度分布Ａ２の計算結果を得ることができるものである。
【００１９】
ここで、イオン発生源２から空気中に放出されたイオンは時間の経過に従って電気的に中和され、徐々に減少する減少特性を有し、イオンが中和されるとウィルスを除去する性能も消滅する。このようにイオン量は時間と共に変化するので、室内のイオン濃度分布Ａ２を求めるシミュレーションは非定常計算により行なう。そして、イオン発生源２から放出され室内に存在するイオン量のデータＤ３として、時々刻々と減少するイオンの減少量を各時刻ごとに減少特性に基づいて計算して求めたものを使用すると、この計算に多大な時間を必要とするのは既述の通りである。そこで本発明では、イオン発生源２からのイオン放出の開始から所定時間後に室内に存在するイオン量のデータＤ３として、各時刻においてイオン発生源２から放出されたイオンがイオンに固有の減少特性にしたがって時間と共に減少して上記所定時間後に室内に存在するイオン量を用いることによって、イオンの減少量を計算する必要なくシミュレーションを行なうことができるようにしたものである。
【００２０】
ここで、イオンの減少特性はイオンの種類によって一定であり、実験から容易に求めることができる。例えば、イオン発生源２から連続して単位時間当たりＹ０の量のイオンが放出されているとすると、図２のグラフに実線曲線Ｌ１で示すように、時刻Ｔ０にイオン発生源２から放出されたイオンの量Ｙ０は時間の経過に従って徐々に減少し、時間Ｔ５が経過したときに、イオンの量Ｙ５はほぼゼロになる。このように時刻Ｔ０にイオン発生源２から放出されたイオンは残存量が徐々に少なくなり、Ｔ５の時間が経過した時点では、時刻Ｔ０にイオン発生源２から放出されたイオンの室内での残存量Ｙ５はほぼゼロになる。従って、時刻Ｔ５の時点でみれば、時刻Ｔ０にイオン発生源２からイオンがＹ５（＝０）の量で放出され、そのまま減少しないで存在しているとみなすのと等価になり、イオンの減少については考えないで時刻Ｔ０にＤ０（＝Ｙ５）の量でイオン発生源２からイオンが放出されたものとしてイオン量のデータとして使用することができる。
【００２１】
また時刻Ｔ０と時刻Ｔ５の間を等時間間隔で例えば５分割して、時刻Ｔ０と時刻Ｔ５の間の各時刻をＴ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４とし、時刻Ｔ０でイオン発生源２から放出されたイオンが時刻Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４の時点で残存しているイオン量をＹ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４とする。そして、時刻Ｔ１にイオン発生源２からイオンがＹ０の量で放出されると、時刻Ｔ１に放出されたイオンの時刻Ｔ５の時点での残存量は、時刻Ｔ１−Ｔ０＝Ｔ５−Ｔ４であるから、Ｙ４である。従って、時刻Ｔ５の時点でみれば、時刻Ｔ１にイオン発生源２からイオンがＹ４の量で放出され、そのまま減少しないで存在しているとみなすのと等価になり、イオンの減少については考えないで時刻Ｔ１にＤ１（＝Ｙ４）の量でイオン発生源２からイオンが放出されたものとしてイオン量のデータとして使用することができる。
【００２２】
同様に、時刻Ｔ２でイオン発生源２からＹ０の量で放出されたイオンの時刻Ｔ５の時点での残存量はＹ３、時刻Ｔ３でイオン発生源２からＹ０の量で放出されたイオンの時刻Ｔ５の時点での残存量はＹ２、時刻Ｔ４でイオン発生源２からＹ０の量で放出されたイオンの時刻Ｔ５の時点での残存量はＹ１になり、さらに時刻Ｔ５でイオン発生源２からＹ０の量で放出されたイオンの時刻Ｔ５の時点での残存量はＹ０のままである。従って、時刻Ｔ５の時点でみれば、時刻Ｔ２にイオン発生源２からイオンがＹ３の量で放出され、時刻Ｔ３にイオン発生源２からイオンがＹ２の量で放出され、時刻Ｔ４にイオン発生源２からイオンがＹ１の量で放出され、時刻Ｔ５にイオン発生源２からイオンがＹ０の量で放出され、それぞれそのまま減少しないで存在しているとみなすのと等価になり、イオンの減少については考えないで、時刻Ｔ２にＤ２（＝Ｙ３）の量でイオン発生源２からイオンが放出され、時刻Ｔ３にＤ３（＝Ｙ２）の量でイオン発生源２からイオンが放出され、時刻Ｔ４にＤ４（＝Ｙ１）の量でイオン発生源２からイオンが放出され、時刻Ｔ５にＤ５（＝Ｙ０）の量でイオン発生源２からイオンが放出されたものとして、イオン量のデータＤ３として使用することができる。
【００２３】
そして、時刻Ｔ０，Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，Ｔ５においてイオン発生源２からイオンが放出されたとみなす量Ｄ０，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５を結んで形成される図２の破線の曲線Ｌ２のデータを、室内に存在するイオン量のデータＤ３として使用することができる。この図２の曲線Ｌ２は、Ｄ０＝Ｙ５、Ｄ１＝Ｙ４、Ｄ２＝Ｙ３、Ｄ３＝Ｙ２、Ｄ４＝Ｙ１、Ｄ５＝Ｙ０であるように、イオンに固有の時間と共に減少する減少特性から求められるイオン残存量と時間との関係を示す曲線Ｌ１においてイオン量がほぼゼロになる終点を始点とすると共に、この曲線Ｌ１においてイオンを放出する始点を終点とし、曲線Ｌ１の時間の進行方向を逆向きにした曲線になる。すなわち、曲線Ｌ２はイオンに固有の時間と共に減少する減少特性を示す曲線Ｌ１に対して、イオンが発生してから消滅するまでの時間の半分の時点を中心として線対称をなす曲線である。そして、流体解析手段に入力する上記イオン量を、イオンに固有の時間と共に減少する減少特性を示す曲線Ｌ１に対して、イオンが発生してから消滅するまでの時間の半分の時点を中心として線対称をなすこの曲線Ｌ２で示されるイオン量とすることによって、各時刻に放出されるイオン量が一定な状態を示すことができ、イオンが消滅するまでの時間の非定常解析を行なうことにより、イオン濃度分布の定常状態を算出することができるものである。
【００２４】
そして、シミュレーションＳ２を実施するにあたって、イオン発生開始からＴ５の時刻が経過した時間後における室内のイオン濃度分布Ａ２を予測する場合には、Ｔ０〜Ｔ５の範囲の曲線Ｌ２のイオン量をイオン発生源２から放出され室内に存在するイオン量のデータＤ３として使用する。また、例えばイオン発生開始からＴ４，Ｔ３，Ｔ２，Ｔ１の時刻が経過した時間後における室内のイオン濃度分布Ａ２を予測する場合には、それぞれＴ１〜Ｔ５，Ｔ２〜Ｔ５，Ｔ３〜Ｔ５，Ｔ４〜Ｔ５の範囲の曲線Ｌ２のイオン量をイオン発生源２から放出され室内に存在するイオン量のデータＤ３として使用する。さらにイオン発生開始からＴ５の時刻よりも長時間が経過した時間後における室内のイオン濃度分布Ａ２を予測する場合、つまりイオン発生開始が時刻Ｔ０よりも前であるときには、時刻Ｔ０よりも前にイオン発生源２から放出されたイオンは総て消滅しているので、時刻Ｔ０よりも前のイオン発生は考慮する必要がなく、Ｔ０〜Ｔ５の範囲の曲線Ｌ２のイオン量をイオン発生源２から放出され室内に存在するイオン量のデータＤ３を使用して、室内のイオン濃度分布Ａ２を予測することができる。
【００２５】
このように、イオンに固有の時間と共に減少する減少特性の曲線Ｌ１から求められるイオンの残存量を、イオン発生源２から放出され且つそのまま減少しないで存在するイオン量とみなし、このＬ１の曲線から求めたデータを、イオン発生源２から放出され室内に存在するイオン量のデータＤ３として用いることによって、時々刻々とイオンが減少する量を計算する必要がなくなり、多大な時間を必要とすることなく、シミュレーションＳ２を実施することができるものであり、容易に室内のイオン濃度分布Ａ２を予測することができるものである。
【００２６】
図３はこのようにシミュレーションを行なって導き出した室内のイオン濃度分布Ａ２のコンタ図の一例を示すものであり、イオンカウンタなどの計測器を用いた実測によるイオン濃度分布とは異なり、室内の領域全てにおいて高解像度で濃度値を得ることができる。図３において、１は部屋、２はイオン発生源を示す。
【００２７】
次に、ウィルス除去効果シミュレーションを行なうにあたっては、まず室内に浮遊するウィルスの物性データと初期の位置情報Ｄ４を、上記のシミュレーションＳ１で得た室内の気流分布Ａ１のモデルに入力し、拡散物質の輸送方程式が登録された流体解析手段で流体解析を行なうウィルス移動軌跡シミュレーションＳ３を実施し、室内でのウィルスの移動軌跡、つまり各時刻ごとの、室内でのウィルスの位置を予測する。ここでウィルスの物性データは、ウィルスの大きさや密度などからなるものである。また上記のシミュレーションＳ２で、各時刻ごとの室内のイオン濃度分布Ａ２が得られているので、各時刻における室内でのウィルスの位置及びその位置でのイオン濃度Ａ３を得ることができる。
【００２８】
そして、イオンの殺菌力でウィルスを除去するにあたって、ウィルスの除去率はイオンの濃度に依存するものであり、イオン濃度とウィルスの除去率との関係のデータＤ５は、ワンパス試験などの試験で実測して得ることができる。このワンパス試験とは、閉領域を形成する容器内をあるイオン濃度にして、ウィルスにその領域を通過させ、通過前と通過後の不活性化されたウィルスの数を評価することにより、イオン濃度に対する除去率を得るものである。従って、上記のようにシミュレーションして得た各時刻における室内でのウィルスの位置及びその位置でのイオン濃度Ａ３と、イオン濃度とウィルスの除去率との関係のデータＤ５をコンピュータでデータ解析して個々のウィルスの存滅を計算することによって、室内に浮遊するウィルスの除去効果を予測することができ、例えば、ウィルスの除去効果として、室内のウィルスの９９．５％が消滅するまでの時間の計算Ｓ４を行なうことができる。
【００２９】
なお、本発明の実施形態を説明するにあたり、流体解析手段が有限体積法で離散化されているものについて説明したが、それに限るものではなく、有限要素法や差分法などの手法で離散化されたものであってもよい。
【００３０】
また、ウィルス除去効果の計算において、ウィルスの移動軌跡を計算してから除去効果を計算するように説明を行なったが、各時間ステップにおいてウィルスの存滅を計算するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施の形態の一例におけるシミュレーション処理の概要を示すフローチャートである。
【図２】イオン減少特性の曲線と、イオン減少特性の曲線から求められるイオン放出量データを示す曲線を記載したグラフである。
【図３】本発明のシミュレーションを用いて導出した室内のイオン濃度分布の一例を示すコンタ図である。
【符号の説明】
【００３２】
１  部屋
２  イオン発生源
【図１】
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【図２】
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【図３】
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